saas-backend-agent
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feat(gpu): 接入 P4000 NVENC 硬件编码加速
- packages/config/base.py: 新增 GPU_ENCODE_* 配置项（开关/endpoint/relay/secret/编码参数/fallback）
- packages/shared/gpu_encoder.py: 新增 GpuEncoderClient，封装 health 探测 + mezzanine 上传 OSS + P4000 nvenc 编码 + relay 回传下载，失败抛 GpuEncodeError 触发 CPU 降级
- apps/api/app/api/routes/gpu_relay.py: 新增 internal PUT/GET/DELETE /api/v1/internal/gpu-relay/{key}（token 鉴权），P4000 PUT 编码结果，worker GET 下载
- apps/api/app/api/router.py: 注册 gpu_relay_router
- apps/worker/video_processing/unified_render_service.py: _execute_ffmpeg 和 _render_pass_through 尝试 GPU 路径：CPU ultrafast mezzanine → P4000 nvenc → 输出到最终路径；任何失败自动回退到原 CPU libx264 路径
- apps/worker/worker_app/tasks/_startup.py: worker_ready 时探测 P4000 健康并打日志
- tests/unit/test_gpu_encoder.py: GpuEncoderClient 单测（health/sync 调用/失败/fallback/relay URL）
架构：
- 输入：CPU 输出 libx264 ultrafast mezzanine → 上传 OSS 临时前缀 → P4000 签名 URL 下载
- 输出：P4000 PUT → 宿主机 nginx（tailscale:80）→ API /api/ 反代 → gpu_relay 路由落盘到 generated/gpu_relay/
- 回传：worker 通过 docker 网络 http://xiaoxia-api-staging:8000 GET 下载最终 mp4 到 output_path
- 降级：GPU 任何环节异常（health/上传/编码/回传/下载）→ 原 CPU 路径继续执行，不影响成片
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